基于因子分析和聚类分析的中国省域茶产业竞争力研究.doc

基于因子分析和聚类分析的中国省域茶产业竞争力研究 胡振涛，项喜章 （武汉轻工大学经济与管理学院，武汉） 摘要：以中国各省茶产业数据为依据，客观分析中国各地区茶产业竞争力现状。通过因子分析法和聚类分析法，对中国个产茶省份的茶产业竞争力进行排序和聚类。结果表明，中国茶产业竞争力地区性差异显著，具体表现出种发展类型，且多数地区茶产业发展存在不足。在对进行其分析阐述的基础上，提出了相应的对策建议。 关键词：茶产业；竞争力；因子分析；聚类分析；省域 ：A：0439114（15）010215-04 ：50156 obo a ， （，） ：lyzinginChinaPwereusedtosofhad.Tswere.Tsadviceswereputforward ：；provincial ： 基金项目：湖北省教育厅人文社会科学研究重点项目（） 作者简介：胡振涛（），男，河南鹿邑人，在读硕士研究生，研究方向为区域经济学，（电话）（电子信箱）； 通信作者，项喜章（），男，湖北汉阳人，教授，博士，主要从事技术经济及管理研究，（电子信箱）。 中国的饮茶文化源远流长，而随着时代的发展，饮茶不再是中国人的专利，自世纪年代以来，世界茶叶消费量逐年增加，平均每年增速约为。全球茶叶贸易也随之发展，贸易额从年的亿美元，增长到年的亿美元。但是随着肯尼亚、斯里兰卡等出口型产茶大国的崛起，中国茶叶贸易也迎来巨大的挑战。此外，中国茶产业自身问题也不断显现，国际信誉屡屡下降，出口市场逐渐萎缩，出口价格自年开始持续走低。作为世界公认的茶叶起源地，面对需求高涨的国际茶叶市场，中国茶产业的发展现状亟待改善。客观分析中国各地区茶产业竞争力现状是改善和发展中国茶产业的基础和前提，基于此目的，首先采用因子分析法提取影响各省茶产业发展的共性因子，并根据因子得分对各省茶产业竞争力进行排名，然后利用共性因子进行聚类分析，对各省进行层次划分，找出每一层次集团的优势和劣势，以便从根本上了解中国茶产业竞争力现状。 指标设计与数据选取 指标设计 指标的选取应遵守完备性、简洁性、系统性、科学性和可获取性等原则。本研究结合茶叶产业特点和指标选取的基本原则，构建中国省域茶产业竞争力评价指标体系。如表所示。 数据选取 由于年和年部分数据滞后和缺失，、选取年数据为样本数据，并且对于少部分缺失值采取整项删除的处理方式；由于数据缺失或某些地区茶资源极其匮乏，删除了部分如北京、上海、西藏等省（市）的样本，最终得到中国个省份的全部数据。其中各省国家茶叶百强企业个数（）、茶叶区域品牌价值榜前位所占个数（）的评选依据是前一年的产业数据，因此，8、9的样本数据选取年更为合理。在全部样本数据中，年的数据国家统计局、地方统计局以及中国茶业年鉴，其中、和的统计口径为国有及年销售收入在万元以上的非国有企业。、的数据年茶叶区域公用品牌价值评估报告和年中国茶叶行业百强企业，具体样本数据见表。 因子分析 由于指标繁多，原始数据复杂且存在共线性问题，因子分析可以根据原始数据相关系数矩阵提取能包含原始指标大部分信息的共性因子，达到数据降维的目的。 数据处理 在原始指标中，各指标含义有所差异，各个指标的波动会受到量纲和数量级的影响，为了消除这种影响，更全面地提取数据信息，利用软件先对原始数据进行标准化处理，公式为： （）/ 式中，为标准化处理后的数据，为标准化处理前的原始数据，为原始数据平均数，为原始数据标准差。 因子分析适宜性检验 利用对标准化后的数据进行因子分析，首先要对因子分析的适宜性进行检验，结果显示，检验结果为，球形检验的显著性水平为，说明原始数据适合做因子分析。 因子构造 的输出结果中，指标变量共同度（）显示的指标共同度均大于，且大部分在以上，说明公共因子能较好地体现各指标的信息。从公共因子中提取特征值大于的因子，得到个公共因子，各因子特征值与累计方差贡献率如表所示。 表显示，个特征值大于的公共因子累计方差贡献率达到.00，说明若以这个公共因子为指标，能够包含原来个指标体系中的信息，既起到了数据降维的作用，又最大程度地保留了原始数据的信息。 由于初始因子载荷阵不够明确，为了使各指标均能较明确地归于以上个因子，用软件方差最大正交旋转变换（）对初始因子载荷阵进行旋转，经过多次迭代后得到的因子载荷阵如表所示。 由表可以看出，因子在、个指标上的载荷值较大，这个指标的含义分别包含茶叶种植业的生产技术和茶叶加工业的生产技术，所以将因子命名为“生产技术因子”。因子在、个指标上的载荷值较大，这个指标的含义分别包含茶叶种植业的规模（第一产业规模）和茶叶加工业的规模（第二产业规模），所以将因子命名为“生产规模因子”。因子在、个指标上的载荷值较大，这个指标的含义反映的是产业效益，所以将因子命名为“效益因子”。 表列出了中国个省份的省域茶产业竞争力因子得分，以及各个因子下的省域茶产业竞争力排名。其中各省综合因子得分用以下公式得出： 聚类分析 因子分析可以通过数据间的关系提取共性因子，从而达到数据降维的作用，而样本之间也存在着一定的亲疏关系，聚类分析中的型聚类可以将具有相似属性的样本进行聚类，在最大化类内对象同质性的同时，还能最大化类间对象异质性，从而突显样本之间的共性以及各样本的个性。 利用软件，在因子分析的基础上，采用欧氏平方距离和系统聚类法，通过个因子得分对各省进行型聚类，聚类谱系图如图所示，聚类结果见表。 根据聚类结果，第一类为云南。云南省是茶叶种植大省，茶园面积全国第一，毛茶产量也居全国前列。因子分析结果显示，云南省生产规模因子得分居全国第一，远超其他省份，但是生产技术因子和效益因子得分排在全国末尾，综合因子得分也仅排名，说明这一类省份茶产业资源丰富、规模庞大，但是资源利用率低，不能发挥其产业优势，属于产业链下游发展不足型。 第二类为浙江、湖南、四川。这个省份的效益因子得分分别排在全国前三位，说明该类省份利用现有资源获利的能力较强。但是浙江和四川省的生产技术因子为负，湖南省的生产规模因子为负，表明浙江和四川省技术欠缺，湖南省规模欠缺，所以这类省份属于产业链上下游发展不匹配型。 第三类为湖北、贵州、安徽、陕西、广西、广东、河南、江西、重庆、江苏、山东。这个省份除湖北、广东综合因子得分排名较为靠前外，其他省份各因子得分均在平均水平以下，茶产业竞争力弱，属于全产业链发展不良型。 第四类为福建。福建省茶叶资源丰富，茶园面积和产量均居全国前列；名优茶产量高，年茶叶区域品牌价值榜前位中，福建占据位；茶叶加工企业实力强劲，年全国茶企百强中，福建省独占家。福建省茶产业第一产业、第二产业共同发展，相互促进，具有较强的竞争力，属于全产业链发展良好型。 4结论与建议 通过分析结果可知，中国省域茶产业竞争力差异显著，大致可分为产业链下游发展不足型、产业链上下游发展不匹配型、全产业链发展不良型和产业链发展良好型，其中产业发展良好型省份仅有福建一省，全产业链发展不良型省份最多，达个。按照各层次集团存在的优势和劣势，给出以下建议：产业链下游发展不足型省份，应重点发展茶加工业，提高精制茶产量，同时打造地区品牌，不断创新，开发茶叶新产品，促进茶产业增值；产业链上下游发展不匹配型省份，应着重调整产业结构，发展薄弱环节。对于上游发展不足型省份，推广无性系茶树良种，提高茶叶产量；对于下游发展不足型省份，发展茶加工业以及相关服务业；全产业链发展不良型省份，应客观分析茶产业现状，优化资源配置，重组生产要素，弥补不足；产业链发展良好型省份，因子分析结果显示其效益因子得分为负，说明其产业盈利能力尚在全国平均水平之下，所以其发展重点是提高产业盈利能力。为此，应该在发挥第一产业和第二产业双重推动作用的同时，从茶文化产业着手，提高服务业水平，丰富茶文化内涵，推进第三产业发展。 参考文献： 韩啸，赵海燕，余洁，等中国茶叶产业国际竞争力研究北京农学院学报，28（）： 梅峰国际茶市现状与中国茶产业发展中国茶叶加工，（）： 贺旭辉，闫逢柱如何提高中国茶叶国际竞争力基于中国、印度、斯里兰卡、印尼和肯尼亚的比较分析经济前沿，（）： 姜含春，赵红鹰我国茶叶地理标志特性及品牌战略研究中国农业资源与区划，（）： 温忠麟，侯杰泰，马什赫伯特结构方程模型检验：拟合指数与卡方准则心理学报，（）： 李宜春省域文化产业竞争力评价指标体系初探以安徽省为例经济社会体制比较，（）： 钟艳基于产业集群的安徽茶叶区域品牌建设研究皖西学院学报，28（）： 李西林，刘合光世界茶叶贸易发展格局与趋势农业展望，（）： 郭锦墉江西特色农产品区域品牌经营的思考中国农业资源与区划，26（）： 宋燕平，王艳荣茶产业集聚的实证研究茶叶科学